論文の概要: UX Research on Conversational Human-AI Interaction: A Literature Review of the ACM Digital Library

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09895v1
• Date: Sun, 20 Feb 2022 19:27:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 15:05:41.230520
• Title: UX Research on Conversational Human-AI Interaction: A Literature Review of the ACM Digital Library
• Title（参考訳）: 会話型人間-AIインタラクションに関するUX研究:ACMデジタルライブラリーの文献レビュー
• Authors: Qingxiao Zheng, Yiliu Tang, Yiren Liu, Weizi Liu, Yun Huang
• Abstract要約: 我々は,ACM出版物の文献のレビューを行い,UX(ユーザエクスペリエンス)研究を行う一連の著作を同定する。 我々は,ポリアディックCAの効果を,コミュニケーション,エンゲージメント,コネクション,関係維持という,人間と人間の相互作用の4つの側面に定性的に合成する。 以上の結果から,プライバシや開示,識別といった社会的境界によるデザインは,倫理的多面的CAにとって不可欠であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.774026907596324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Early conversational agents (CAs) focused on dyadic human-AI interaction between humans and the CAs, followed by the increasing popularity of polyadic human-AI interaction, in which CAs are designed to mediate human-human interactions. CAs for polyadic interactions are unique because they encompass hybrid social interactions, i.e., human-CA, human-to-human, and human-to-group behaviors. However, research on polyadic CAs is scattered across different fields, making it challenging to identify, compare, and accumulate existing knowledge. To promote the future design of CA systems, we conducted a literature review of ACM publications and identified a set of works that conducted UX (user experience) research. We qualitatively synthesized the effects of polyadic CAs into four aspects of human-human interactions, i.e., communication, engagement, connection, and relationship maintenance. Through a mixed-method analysis of the selected polyadic and dyadic CA studies, we developed a suite of evaluation measurements on the effects. Our findings show that designing with social boundaries, such as privacy, disclosure, and identification, is crucial for ethical polyadic CAs. Future research should also advance usability testing methods and trust-building guidelines for conversational AI.
• Abstract（参考訳）: 初期の会話エージェント(CA)は、人間とCA間のダイアディックな人間とAIの相互作用に焦点を当て、CAが人間とAIの相互作用を仲介するように設計されたポリアディックな人間とAIの相互作用の人気が高まった。 ポリアディック相互作用のためのCAは、ハイブリッドな社会的相互作用、すなわちヒト-CA、ヒト-ヒト-グループ間相互作用を含むため、ユニークなものである。 しかし、ポリアディックCAの研究は様々な分野に分散しており、既存の知識を特定し、比較し、蓄積することは困難である。 今後のCAシステムの設計を促進するため,我々はACM出版物の文献レビューを行い,UX(ユーザエクスペリエンス)研究の一連の成果を確認した。 ポリアジドcasの効果を, コミュニケーション, エンゲージメント, 接続, および関係維持の4つの側面に定性的に合成した。 選択したポリアジドとジヤドcaの混合分析を行い,その効果に関する一連の評価方法を開発した。 以上の結果から,プライバシや開示,識別といった社会的境界によるデザインは,倫理的多面的CAにとって不可欠であることが示唆された。 今後の研究は、対話型AIのためのユーザビリティテスト手法と信頼構築ガイドラインも前進させるだろう。

関連論文リスト

• Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation [70.52558242336988]
  我々は,不関心や混乱の兆候を検出することを目的として,言語的および非言語的手がかりを精査することにより,ダイアディック的相互作用における係り合いを予測することに焦点を当てた。 本研究では,カジュアルなダイアディック会話に携わる34人の参加者を対象に,各会話の最後に自己報告されたエンゲージメント評価を行うデータセットを収集する。 大規模言語モデル(LLMs)を用いた新たな融合戦略を導入し,複数行動モダリティをマルチモーダル・トランスクリプトに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T18:28:12Z)
• PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.16513246245401]
  社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。 モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:13:22Z)
• AntEval: Evaluation of Social Interaction Competencies in LLM-Driven Agents [65.16893197330589]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いシナリオで人間の振る舞いを再現する能力を示した。 しかし、複雑なマルチ文字のソーシャルインタラクションを扱う能力については、まだ完全には研究されていない。 本稿では,新しいインタラクションフレームワークと評価手法を含むマルチエージェントインタラクション評価フレームワーク(AntEval)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T11:18:00Z)
• Can AI Serve as a Substitute for Human Subjects in Software Engineering Research? [24.39463126056733]
  本稿では,人工知能(AI)の能力を活用したソフトウェア工学研究における定性データ収集手法を提案する。 定性的データの代替源としてAI生成合成テキストの可能性を探る。 観察研究とユーザ評価における人間の行動のエミュレートを目的とした新しい基礎モデルの開発について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:05:52Z)
• Human-AI collaboration is not very collaborative yet: A taxonomy of interaction patterns in AI-assisted decision making from a systematic review [6.013543974938446]
  意思決定支援システムにおける人工知能の活用は、技術的進歩に不相応に焦点を合わせてきた。 人間中心の視点は、既存のプロセスとのシームレスな統合のためにAIソリューションを設計することで、この懸念を緩和しようとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:46:38Z)
• Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
  Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。 本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z)
• Expanding the Role of Affective Phenomena in Multimodal Interaction Research [57.069159905961214]
  マルチモーダルインタラクション, 感情計算, 自然言語処理において, 選ばれたカンファレンスから16,000以上の論文を調査した。 本論文では,感情関連論文910を同定し,情緒現象の役割について分析した。 我々は、人間の社会的行動や認知状態の機械的理解を高めるために、AIシステムによって感情と感情の予測がどのように使用されるかについて、限られた研究結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T09:08:39Z)
• Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A Survey [71.43956423427397]
  本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。 この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。 もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z)
• A Mental-Model Centric Landscape of Human-AI Symbiosis [31.14516396625931]
  我々は、GHAI(Generalized Human-Aware Interaction)と呼ばれる、ヒューマン・アウェア・AIインタラクション・スキームの極めて一般的なバージョンを導入する。 この新しいフレームワークによって、人間とAIのインタラクションの空間で達成されたさまざまな作業が捕捉され、これらの作業によって支えられる基本的な行動パターンが特定できるかどうかを確認します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:08:08Z)
• eXtended Artificial Intelligence: New Prospects of Human-AI Interaction Research [8.315174426992087]
  本稿では,XR-AI連続体に基づく人間-AI相互作用の理論的治療とモデルを提供する。 このことは、XRとAIの組み合わせが、人間とAIの相互作用とインターフェースの有効かつ体系的な研究に有益に貢献する理由を示している。 最初の実験は人間とロボットの相互作用において興味深いジェンダー効果を示し、第2の実験はレコメンデーターシステムのエリザ効果を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-27T22:12:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。